Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2.0: A manifesto of open challenges and interdisciplinary research directions
2024·391 Zitationen·Information FusionOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen391
Zitationen
19
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization
2017 · 20.246 Zit.
Generative Adversarial Nets
2023 · 19.841 Zit.
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
2014 · 15.228 Zit.
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.150 Zit.
On a Method to Measure Supervised Multiclass Model’s Interpretability: Application to Degradation Diagnosis (Short Paper)
2024 · 13.091 Zit.
Autoren
Institutionen
- Intel (Ireland)(IE)
- Technological University Dublin(IE)
- University of Zagreb(HR)
- Istituto Clinico Sant'Ambrogio(IT)
- University of Milano-Bicocca(IT)
- Korea Advanced Institute of Science and Technology(KR)
- University of Padua(IT)
- Universidad de Granada(ES)
- Association of Electronic and Information Technologies(ES)
- Instituto Andaluz de Ciencias de la Tierra(ES)
- University of the Basque Country(ES)
- University of Pisa(IT)
- Meiji University(JP)
- BOKU University(AT)
- Lancaster University(GB)
- University of Queensland(AU)
- Institut national de recherche en informatique et en automatique(FR)
- Leiden University(NL)
- Universidad de Los Andes(CO)
- Fraunhofer Institute for Telecommunications, Heinrich Hertz Institute(DE)
- Technische Universität Berlin(DE)
- Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data
- University of Liechtenstein(LI)
- Saarland University(DE)
- University of Bayreuth(DE)
- University of Glasgow(GB)
Themen
Explainable Artificial Intelligence (XAI)Machine Learning in HealthcareArtificial Intelligence in Healthcare and Education